用户流失的事前预警与事后分析

上篇文章 留存分析从入门到进阶 中我们介绍了两种不同的留存定义，以及各自适用的行为和分析场景。同时还基于模块中的一些小功能讲述了如何做进阶版的分析，最后对正确使用分组查看的方法进行了说明。

对于非常熟悉用户运营&留存分析功能的人员，以上的内容对于你来说，一定都是惯用的分析手段。但除了这些分析场景外，同学们一定还有很多目前留存分析不能满足的诉求，是否有替代的办法呢？

答案是，通过打出用户分群、事件分析和预警分析组合拳，就能够满足极大多数分析场景！

（备注：本文中涉及的数据均为 demo 环境下模拟的虚拟数据）

• 我们现在来思考这样一个问题：

对于那些已经流失的用户，我们虽然有可能通过各种召回方式将他拉回产品内，但是需要成本。

而对于那些留下来的用户，如果促使他留下来的因素一旦消失了，他一定会极大概率流失。对这部分用户我们是能够做到事前避免，事后预警，且运营成本也不高。

这类问题在直播行业、垂直领域产品经常性发生，例如在直播行业中，如果某个直播间的内容改变了，习惯去看这类内容的受众一定去寻找替代品，若短期内在产品内寻找不到，流失是必然的。

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